Upravljajte svoj model v AI Builder

Ustvarjanje optimalnega modela za vaše podjetje je lahko precej iterativni proces. Rezultati se lahko razlikujejo glede na nastavljene konfiguracije in podatke o vadbi, ki jih posredujete. Posodobitev teh dejavnikov lahko izboljša delovanje vašega modela. V nekaterih primerih pa se lahko zmogljivost poslabša. Vsaka vrsta modela umetne inteligence ima nabor smernic, ki vam pomagajo pri ustvarjanju najboljšega modela, prilagojenega vašim potrebam.

Posnetek zaslona za upravljanje modela umetne inteligence.

Ocenite svoj model

Ko prvič usposobite svoj model, lahko na strani s podrobnostmi ocenite njegovo delovanje in kakovost.

Glede na vrsto modela umetne inteligence se lahko za vsako naučeno različico prikaže ocena učinkovitosti delovanja. To oceno lahko uporabite za hitro primerjavo dveh različic istega modela. Vendar ne pozabite, da rezultat temelji na konfiguraciji za to vadbo. Pri primerjavi rezultatov upoštevajte vse spremembe, ki ste jih naredili med različicami.

Vsak tip modela umetne inteligence ima drugačno razlago za to, kako se rezultat izračuna in kako ga je treba interpretirati. Za več informacij si oglejte opis orodja poleg možnosti Učinkovitost .

Nekatere vrste modelov umetne inteligence vključujejo funkcijo za hitro testiranje delovanja vaše naučene različice z dejanskimi podatki po vaši izbiri. Izberite Hitri test , da si ogledate svoj model v akciji.

Ko končate z ocenjevanjem na novo usposobljenega modela, imate dve možnosti:

Modeli s premalo telesno pripravljenostjo

Model premajhnega prilagajanja je model, ki se dejansko obnese slabše od naključnega ugibanja. Če vaš model dosledno slabo deluje, je to verjetno znak, da obstaja težava z vašimi učnimi podatki. Ali so polja, ki jih uporabljate, ustrezna za vrsto ugotavljanja, ki naj bi ga vaš model izvajal? Ali obstajajo napake pri vnosu podatkov ali druge težave, ki vaš model vodijo na napačno pot?

Modeli preobremenjenosti

Zdi se, da model pretiranega prilagajanja deluje zelo dobro – če ne celo popolnoma – pri izvajanju na vaših učnih podatkih. To je lahko zato, ker je v vaših učnih podatkih stolpec, ki neposredno ustreza rezultatu. Recimo, da imate napovedni model, ki napoveduje, ali bo pošiljka prispela pravočasno. Če vaši zgodovinski podatki vključujejo dejanski datum dobave, bi vaš model popolnoma napovedal, če bi ga primerjal z vašimi zgodovinskimi podatki. Verjetno ne bi delovalo tako dobro, če bi ga izvajali na resničnih podatkih v vašem poslovnem okolju, ker stolpec z datumom dobave še ne bi bil izpolnjen.

Uredite ime modela

  1. Na vrhu strani izberite Nastavitve.
  2. V podoknih Nastavitve modela na desni strani pod Ime vnesite drugo ime. Glede na vrsto vašega modela umetne inteligence boste morda morali najprej izbrati razdelek Splošno .
  3. Izberite možnost Shrani.

Ustvarjanje nove različice

Če želite ustvariti novo različico, izberite Uredi model na vrhu strani.

Hkrati imate lahko na voljo največ dve naučeni različici: eno objavljeno različico in eno zadnjo naučeno različico , ki ni objavljena. Če učite novo različico, ko že obstaja zadnja naučena različica, se obstoječa zadnja naučena različica prepiše.

Ko ustvarite novo različico, vaš model temelji na konfiguraciji iz obstoječe različice – vaše objavljene različice ali vaše zadnje naučene različice. Če imate oba, morate izbrati, iz katerega želite ustvariti novo različico.

Posnetek zaslona menija Urejanje modela.

Nova različica se ustvari šele po tem, ko jo uspešno usposobite. Če odidete, ne da bi dokončali spremembe in usposobili model, se vaš napredek shrani kot osnutek. Določena dejanja, kot sta ustvarjanje nove različice ali ponovno učenje, so lahko onemogočena, dokler ne izvedete učenja ali zavržete osnutka. Naenkrat je lahko na voljo samo en osnutek, zato morate pred nadaljevanjem izbrati bodisi Nadaljuj z osnutkom , da nadaljujete tam, kjer ste končali, bodisi Zavrzi osnutek , da se znebite sprememb.

Po usposabljanju se rezultati usposabljanja prikažejo v razdelku Zadnja naučena različica na strani s podrobnostmi.

Če ste zadovoljni z zadnjo naučeno različico, lahko model objavite, da bo na voljo. Sicer pa lahko vedno ustvarite novo različico.

Kdaj naj ustvarim novo različico?

Ustvarite lahko novo različico modela, da izboljšate njegovo delovanje ali kakovost. To je odvisno od vrste modela umetne inteligence: nekatere modele je mogoče izboljšati s posodobitvijo konfiguracije, nekatere pa s posodobitvijo podatkov za učenje.

Zaradi eksperimentalne narave strojnega učenja ne bodo vse nove različice, ki jih ustvarite, povzročile izboljšanja učinkovitosti modela. Če z modelom niste zadovoljni, lahko ustvarite novo različico, da poskusite doseči boljše rezultate.

Če ste zadovoljni s svojim modelom, lahko objavi da bo na voljo. Ker imate lahko hkrati na voljo le dve naučeni različici, boste morda želeli objaviti model, ki ga ne želite prepisati z novo različico.

Za več informacij o podrobnostih izboljšanja delovanja modela si oglejte sporočilo pod vašo oceno natančnosti.

Ponovno usposabljanje in ponovna objava obstoječih modelov

Medtem ko učenje ustvari novo različico s posodobitvijo vaše konfiguracije, ponovno učenje ustvari novo različico, ki uporablja isto konfiguracijo kot vaša trenutna različica. Prednost ponovnega učenja je, da bo preučilo vse nove podatke, tako da bo vaš model sčasoma ostal natančen. To dejanje velja samo za določene vrste modelov umetne inteligence.

  1. Vpis v storitev Power Apps.

  2. V levem podoknu izberite AI Builder>Modeli.

  3. Sledite korakom za vaš tip modela.

    Za modele napovedovanja in klasifikacije kategorij v razdelku Učinkovitost izberite meni (…) in nato izberite Ponovno usposobi zdaj.

  4. To nadomesti vašo zadnjo naučeno različico. Če ste pripravljeni, objavite to različico.

Izvedite te korake na vsakem od svojih modelov, da bodo vaši modeli umetne inteligence znova delovali. AI Builder

Naslednji korak

Objavite svoj model v AI Builder

Usposabljanje: Upravljanje modelov v AI Builder (modul)

  • Last updated on